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YOLOv8是一个当前非常流行的目标检测器本课程使用DepGraph依赖图剪枝方法对YOLOv8进行网络剪枝使其更加轻量和实用。
DepGrapg剪枝方法发表于CVPR 2023是一种通用和自动的结构化剪枝方法。它明确建模网络层之间的相互依赖关系并全面地对耦合参数进行分组方便剪枝处理。
基于DepGraph算法开发的PyTorch结构化剪枝框架 Torch-Pruning是一个结构化剪枝库与现有框架如torch.nn.utils.prune最大区别在于它会物理地移除参数同时自动裁剪其他依赖层。
本课程在YOLOv8 v8.1版本代码的基础上增加DepGraph剪枝方法在Windows和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集训练和进行网络剪枝过程并讲解DepGraph剪枝原理和用于YOLOv8的DepGrapgh剪枝脚本代码。
本课程分为原理篇、实战篇、代码讲解篇。
原理篇包括网络剪枝的基础知识、DepGraph剪枝原理以及YOLOv8的网络架构。实战篇包括PyTorch环境安装、YOLOv8项目安装、准备自己的数据集、修改配置文件、正常训练自己的数据集、YOLOv8模型DepGraph剪枝、剪枝微调后的模型测试和使用。代码解析篇包括介绍Torch-Pruning工具包和讲解YOLOv8的DepGrapgh剪枝脚本代码。